Quantifying NH3 and CH4 emissions from a dairy housing using backward Lagrangian stochastic modelling
Notice bibliographique
Résumé
<p>Inverse dispersion modelling (IDM) using a backward Lagrangian stochastic (bLS) dispersion model has been successfully applied to quantify emissions from confined ground sources e.g. as for ammonia (NH<sub>3</sub>) loss after manure spreading. The most widely used bLS model for emission measurements of NH<sub>3</sub> and methane (CH<sub>4</sub>) from agricultural sources such as lagoons and livestock buildings is based on Flesch et al. (2004). For such applications, the model assumptions of a diffusive ground source within a homogeneous turbulence field, which implies absence of obstacles as e.g. buildings disturbing the flow, is clearly not fulfilled. It remains unclear to what extend these violations introduce bias into the emission estimates. Further, the model by Flesch et al. does not include deposition removal, which for NH<sub>3</sub>, can induce an underestimation of the emission from the source (Häni et al., 2018). Häni et al. extended the standard bLS calculation model with an optional dry deposition mechanism.</p><p>In a field campaign between mid-September and mid-December 2018, CH<sub>4</sub> and NH<sub>3</sub> emissions from a natural ventilated dairy housing with 40 cows were quantified using the IDM method with the bLS model by Häni et al. (2018). From the three-month period, results for 63 measurement days at 30-minute resolution were evaluated and thereof 71% of the data points were discarded from the emission calculation due to inapplicable turbulence conditions or instrument failure.</p><p>NH<sub>3</sub> and CH<sub>4</sub> concentrations were analysed with open-path instruments (NH<sub>3</sub>: miniDOAS,; CH<sub>4</sub>: GasFinder, Boreal Laser, Inc., Edmonton, Alberta, Canada) (aligned in parallel) with 50 m path lengths (distance between sensor and reflector). During part of the field campaign (24 days), simultaneous in-house measurements of CH<sub>4</sub> and NH<sub>3</sub> emissions using the tracer ratio method (iTM) (SF<sub>6</sub> and SF<sub>5</sub>CF<sub>3</sub>, Mohn et al., 2018) were conducted and results compared with the estimates retrieved by the IDM method. Overall, the results from the IDM method compare well to the results of the in-house measurements, with mean daily emissions of 18.3 kg CH<sub>4</sub>/d (IDM) and 17.9 kg CH<sub>4</sub>/d (iTM) and 1.08 kg NH<sub>3</sub>/d (IDM) and 1.56 kg NH<sub>3</sub>/d (iTM), respectively. Regarding NH<sub>3</sub>, the IDM method was run without the inclusion of a dry deposition mechanism. First results from IDM calculations with the inclusion of dry deposition indicate, that dry deposition modelling may explain the difference in NH<sub>3</sub> emissions between the IDM method and the iTM.</p><p><strong>References</strong></p><p>Flesch, T. K., Wilson, J. D., Harper, L. A., Crenna, B. P., and Sharpe, R. R.: Deducing ground-to-air emissions from observed trace gas concentrations: A field trial, J. Appl. Meteorol., 43, 487–502, 2004.</p><p>Häni, C., Flechard, C., Neftel, A., Sintermann, J., and Kupper, T.: Accounting for Field-Scale Dry Deposition in Backward Lagrangian Stochastic Dispersion Modelling of NH3 Emissions, Atmosphere, 9, 146, 2018.</p><p>Mohn, J., Zeyer, K., Keck, M., Keller, M., Zähner, M., Poteko, J., Emmenegger, L., and Schrade, S.: A dual tracer ratio method for comparative emission measurements in an experimental dairy housing, Atmospheric Environment, 179, 12–22, 2018.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».